Auteur / Autrice : | Alberto Valdeolivas Urbelz |
Direction : | Anaïs Baudot, Pierre Cau |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Biologie. Génomique et bioinformatique |
Date : | Soutenance le 15/03/2019 |
Etablissement(s) : | Aix-Marseille |
Ecole(s) doctorale(s) : | Ecole Doctorale Sciences de la Vie et de la Santé (Marseille) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Centre de génétique médicale de Marseille (Marseille) |
Entreprise : ProGeLife | |
Jury : | Président / Présidente : Jacques Van Helden |
Examinateurs / Examinatrices : Pierre Cau, Jacques Van Helden, Antonio Rausell, Laura Furlong, Nicolas Thierry-Mieg | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Antonio Rausell, Laura Furlong |
Mots clés
Résumé
Les gènes et les protéines n’agissent pas de manière isolée dans les cellules, mais interagissent plutôt pour faire leurs fonctions dans les processus biologiques. Ces interactions peuvent être représentées sous forme de grands réseaux dans lesquels les nœuds sont des gènes ou des protéines et les arêtes représentent leurs interactions. Diverses approches basées sur la théorie des graphes ont été développées pour extraire la connaissance fonctionnelle contenue dans ces réseaux. Néanmoins, ces méthodes ont été principalement appliquées à des réseaux individuels, en ignorant la diversité des interactions biologiques. Nous déclarons que ces différents types d’interactions peuvent être représentés sous la forme de réseaux multiplexes, c’est-à-dire des ensembles de réseaux partageant les mêmes nœuds, ce qui permet une description plus précise des systèmes biologiques. Cette thèse est focalisée sur le développement de nouveaux algorithmes étendant aux réseaux multiplexes certaines méthodes populaires de la théorie des graphes en biologie computationnelle, ainsi que sur leur application à l’étude des maladies humaines. Du côté des applications, nous nous concentrons sur les maladies liées au vieillissement prématuré, un groupe de maladies génétiques ressemblant à certains aspects du vieillissement physiologique à un âge précoce. Nous avons appliqué nos algorithmes pour détecter les modules associés à plus de 70 syndromes annotés avec un phénotype lié au vieillissement prématuré. Les résultats ont révélé le paysage des processus moléculaires perturbés dans ces maladies, qui peuvent être mis en parallèle avec les caractéristiques du vieillissement physiologique.